예제를 진행하기 위한 라이브러리를 호출합니다.
코드 6-1 필요한 라이브러리 호출
%load_ext tensorboard
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.losses import categorical_crossentropy
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, AveragePooling2D, Dropout
데이터에 대한 전처리 없이 바로 신경망을 구축하겠습니다. 케라스에서 제공하는 Sequential API를 사용하여 모델 계층을 순차적으로 쌓아 올려 LeNet-5라는 클래스를 만들어 보겠습니다. 입력 값은 이미지이며, 출력 값은 클래스의 확률 벡터가 됩니다.